کتاب آموزش جامع و کاربردی استخراج دادههای وب با فریمورک Scrapy (پروژه محور) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی استخراج دادههای وب با فریمورک Scrapy (پروژه محور)
موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرمافزار
موضوع میانی: تحلیل داده و توسعه وبسایتهای هوشمند
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و معماری فریمورک اسکرپی در محیط پایتون
- 2. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای استخراج داده
- 3. آشنایی با ساختار پروژه در اسکرپی
- 4. درک مفاهیم اسپایدرها و نحوه عملکرد آنها
- 5. کار با ابزار کنسول اسکرپی برای تست سلکتورها
- 6. استخراج داده با استفاده از XPath در صفحات وب
- 7. استخراج داده با استفاده از CSS Selectors
- 8. مدیریت درخواستهای HTTP در اسکرپی
- 9. درک مفهوم آیتمها و ساختاردهی به دادههای استخراج شده
- 10. استفاده از Item Loaders برای پردازش و پاکسازی دادهها
- 11. کار با فیلدهای آیتم و اعتبارسنجی دادهها
- 12. مدیریت لینکها و پیمایش خودکار در صفحات وب
- 13. استفاده از قوانین LinkExtractor برای خزش هوشمند
- 14. ذخیرهسازی دادهها در فرمتهای JSON و CSV
- 15. آشنایی با خط لوله دادهها یا همان Item Pipelines
- 16. نوشتن فیلترهای اختصاصی برای حذف دادههای تکراری
- 17. ذخیرهسازی دادههای استخراج شده در پایگاه دادههای رابطهای
- 18. مدیریت درخواستهای همزمان و تنظیمات Concurrency
- 19. تنظیمات Downloader Middlewares برای مدیریت هدرها
- 20. مدیریت کوکیها و نشستهای کاربری در اسکرپی
- 21. شبیهسازی رفتار کاربر با تنظیم User-Agent
- 22. مدیریت خطاهای شبکه و کدهای وضعیت HTTP
- 23. استفاده از اسلیپ و تاخیرهای تصادفی برای رعایت ادب در خزش
- 24. کار با پروکسیها و مدیریت دسترسیها در چارچوب قوانین
- 25. استفاده از Selenium در کنار اسکرپی برای صفحات پویا
- 26. استخراج داده از سایتهای مبتنی بر جاوا اسکریپت
- 27. کار با ابزارهای بازرسی شبکه در مرورگر برای تحلیل APIها
- 28. استخراج داده از APIهای داخلی وبسایتها
- 29. مدیریت فایلها و تصاویر با استفاده از Media Pipeline
- 30. نحوه اجرای اسپایدرها در محیطهای عملیاتی
- 31. استفاده از مدیریت وظایف برای اجرای دورهای اسپایدرها
- 32. مانیتورینگ و لاگگیری از فرآیند استخراج داده
- 33. امنیت در خزش و رعایت حریم خصوصی و قوانین وبسایتها
- 34. بهینهسازی مصرف حافظه در خزشهای با مقیاس بزرگ
- 35. تست واحد برای اسپایدرها و آیتمها
- 36. استفاده از Scrapy Shell برای دیباگ کردن کدهای پیچیده
- 37. مدیریت استثناها در فرآیندهای خزش
- 38. پیادهسازی مکانیزمهای بازیابی خودکار پس از خطا
- 39. استفاده از سیگنالهای اسکرپی برای مدیریت رویدادها
- 40. یکپارچهسازی اسکرپی با فریمورکهای وب برای نمایش دادهها
- 41. توسعه یک پروژه جامع استخراج داده از وبسایتهای خبری
- 42. توسعه یک پروژه جامع استخراج داده از دایرکتوریهای علمی
- 43. پروژه نهایی: تحلیل و مصورسازی دادههای استخراج شده با پانداس
تگها:
Web Scraping با پایتون
آموزش Scrapy
ابزارهای استخراج داده
استخراج داده از وب
اسکرپی
برنامه نویسی پایتون
تحلیل داده
جمع آوری داده
مهندسی نرم افزار
وب اسکرپینگ
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.